而目前大部分深度估计都是基于二维RGB图像到RBG-D图像的转化估计,主要包括从图像明暗、不同视角、光度、纹理信息等获取场景深度形状的Shape from X方法,还有结合SFM(Structure from motion)和SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)等方式预测相机...
1.一种基于深度学习的双目深度视觉估计的方法,其特征在于:包括以下步骤, 采集训练数据,摄像模块(100)获取两张不同视角的初始图片(101); 深度生成模块(200)生成对应图片位置的深度距离,并保存为与原图片大小一致的具有深度信息的深度图片(201),图片像素值对应相对距离; 神经网络模型(300)训练,将所述深度图片(201)...
从彩色图像中估计深度是一个长期存在的不适定问题(ill-posed problem),其已经在计算机视觉、图形学和机器学习领域中被研究了数十年。在现有技术中,由于与人类的双目系统有着紧密联系,立体匹配是应用最广泛的技术之一。在传统方法中,基于立体视觉的深度估计通过在多张图片上、匹配手工提取的特征来解决。尽管进行了广泛...
本发明是有关于一种基于深度学习的双目视觉深度估计方法及其系统,所述方法包括:通过第一相机和第二相机同时采集目标物体的图像信息,其中,第一相机采集多张目标物体的第一图像信息,第二相机采集多张目标物体的第二图像信息;通过读取模块读取第一图像信息和第二图像信息;当判断模块判断出读取模块同时读取到第一图像信息...
摘要 本发明是有关于一种基于深度学习的双目视觉深度估计方法及其系统,所述方法包括:通过第一相机和第二相机同时采集目标物体的图像信息,其中,第一相机采集多张目标物体的第一图像信息,第二相机采集多张目标物体的第二图像信息;通过读取模块读取第一图像信息和第二图像信息;当判断模块判断出读取模块同时读取到第一图像...
本发明是有关于一种基于深度学习的双目视觉深度估计方法及其系统,所述方法包括:通过第一相机和第二相机同时采集目标物体的图像信息,其中,第一相机采集多张目标物体的第一图像信息,第二相机采集多张目标物体的第二图像信息;通过读取模块读取第一图像信息和第二图像信息;当判断模块判断出读取模块同时读取到第一图像信息和...
类似于人类两只眼睛,通过双目相机,重构环境中的三维信息,获得对环境物体距离远近的估计。基于传统计算机视觉的双目视觉深度估计方法如sgm算法,存在精度不高,速度过慢的特点,且算法对环境依赖较高,复杂场景下鲁棒性差,很难满足商业落地的要求。而基于深度学习的双目视觉深度估计方法,具有精度高,泛化能力强,速度快等特点...
本发明公开了一种基于深度学习的双目深度视觉估计的方法和系统,包括以下步骤,采集训练数据;深度生成模块生成对应图片位置的深度距离,并保存为与原图片大小一致的具有深度信息的深度图片,图片像素值对应相对距离;神经网络模型训练;深度估计得到估计的深度距离图。本发明的有益效果:本发明提出基于深度学习的双目视觉深度估计方...
依据本发明提出的一种基于深度学习的双目视觉深度估计方法,包括如下步骤:通过第一相机和第二相机同时采集目标物体的图像信息,其中,所述第一相机采集多张所述目标物体的第一图像信息,所述第二相机采集多张所述目标物体的第二图像信息;通过读取模块读取所述第一图像信息和所述第二图像信息;通过处理模块中的判断模块判断...
一种基于深度学习的双目视觉深度估计方法及其系统 本发明是有关于一种基于深度学习的双目视觉深度估计方法及其系统,所述方法包括:通过第一相机和第二相机同时采集目标物体的图像信息,其中,第一相机采集多张目标物体的第一图像信息,第二相机采集多张目标物体的第二图像信息;通过读取模块读取第一图像信息和... 倪凯,李...